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基于修正PSO-UKF的SINS/GPS组合导航滤波算法
被引量：
3
1
作者
周卫东
吉宇人
+1 位作者
乔相伟
张鹤冰
《中国惯性技术学报》
EI
CSCD
北大核心
2011年第5期565-570,共6页
针对噪声时变特性引起滤波精度下降的问题,提出了一种基于修正粒子群技术(PSO)的自适应UKF算法。为了克服传统粒子群算法过早收敛,容易陷入局部最优的问题,基于粒子的适应值方差提出了一种惯性权值实时修正算法,有效改善了传统PSO算法...
针对噪声时变特性引起滤波精度下降的问题,提出了一种基于修正粒子群技术(PSO)的自适应UKF算法。为了克服传统粒子群算法过早收敛,容易陷入局部最优的问题,基于粒子的适应值方差提出了一种惯性权值实时修正算法,有效改善了传统PSO算法。在使用新息序列对观测噪声进行实时跟踪的同时,通过构造合理的适应度函数将修正PSO算法和UKF滤波技术相结合,实现了对过程噪声统计特性变化的实时跟踪。针对SINS/GPS伪距组合进行了仿真实验。结果表明,该算法对时变噪声统计特性具有较强的自适应性,鲁棒性更强。在过程噪声及量测噪声发生变化的情况下,其对水平距离的估计精度比普通UKF算法提高了至少一倍,而水平速度的估计误差减小为不到原来的1/3。在对高度误差及天向速度误差进行估计时,普通UKF算法的估计误差很快发散,而PSO-UKF算法对高度的估计误差依旧能够保持在10 m以内。
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关键词
SINS/GPS
修正粒子群技术
无迹卡尔曼滤波
时变噪声
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职称材料
题名
基于修正PSO-UKF的SINS/GPS组合导航滤波算法
被引量：
3
1
作者
周卫东
吉宇人
乔相伟
张鹤冰
机构
哈尔滨工程大学自动化学院
出处
《中国惯性技术学报》
EI
CSCD
北大核心
2011年第5期565-570,共6页
基金
国家自然科学基金(60834005)
文摘
针对噪声时变特性引起滤波精度下降的问题,提出了一种基于修正粒子群技术(PSO)的自适应UKF算法。为了克服传统粒子群算法过早收敛,容易陷入局部最优的问题,基于粒子的适应值方差提出了一种惯性权值实时修正算法,有效改善了传统PSO算法。在使用新息序列对观测噪声进行实时跟踪的同时,通过构造合理的适应度函数将修正PSO算法和UKF滤波技术相结合,实现了对过程噪声统计特性变化的实时跟踪。针对SINS/GPS伪距组合进行了仿真实验。结果表明,该算法对时变噪声统计特性具有较强的自适应性,鲁棒性更强。在过程噪声及量测噪声发生变化的情况下,其对水平距离的估计精度比普通UKF算法提高了至少一倍,而水平速度的估计误差减小为不到原来的1/3。在对高度误差及天向速度误差进行估计时,普通UKF算法的估计误差很快发散,而PSO-UKF算法对高度的估计误差依旧能够保持在10 m以内。
关键词
SINS/GPS
修正粒子群技术
无迹卡尔曼滤波
时变噪声
Keywords
SINS/GPS
modified particle swarm optimization
Unscented Kalman filter
time-varied noise
分类号
U666.1 [交通运输工程—船舶及航道工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于修正PSO-UKF的SINS/GPS组合导航滤波算法
周卫东
吉宇人
乔相伟
张鹤冰
《中国惯性技术学报》
EI
CSCD
北大核心
2011
3
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